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连续的血糖监测技术：评论
＃摘要 - 对于传统的自卵葡萄糖监测，建议连续葡萄糖监测（CGM），因为连续的血糖监测在糖尿病管理中已经非常重要。糖尿病 /糖尿病是一种慢性疾病，在全球范围内已成为主要的健康问题。主要是，1型糖尿病和2型糖尿病需要连续的葡萄糖监测以进行疾病管理。最小侵入性方法是当今用于连续葡萄糖监测的主要技术。使用非侵入性方法进行连续的葡萄糖监测是如今的新兴领域，因为与现有的连续葡萄糖监测方法/系统相关的困难。本评论文章介绍了连续葡萄糖监测的重要性，现有的连续葡萄糖监测技术及其新方法，与之相关的困难和缺点以及连续葡萄糖监测的新兴技术。结论指出，需要使用可穿戴，廉价，无创的连续葡萄糖监测方法，该方法具有与糖尿病管理中使用的入侵程序相同的精度水平。关键字 - 连续葡萄糖监测，糖尿病，侵入性，微创，无创
深度学习模型优化，用于边缘本地应用的部署和改进技术
在日常环境中使用物联网（IoT）传感器和设备的压倒性用途（房屋，医院，酒店，制造地板，仓库，零售店，机场，智能城市等。），如今，实时感知和驱动的长期目标是看到一个宏伟的现实。环境和自适应通信技术可以实现特定特定和不可知论的物联网产品，解决方案和服务的快速增长领域。可以建立并交付给相关人员和系统的跨业务垂直行业的各种情境知识服务和应用程序。多方面的物联网传感器嵌入到各种物理系统中，例如机器人，无人机，飞行引擎，防御设备，医疗器械，电器，厨房用具，消费电子，消费电子，货车，制造机械等。进行此填充是为了不断地监视和测量物理系统的各种参数（日志，结构，操作，健康状况，绩效，安全性等）。IoT设备和传感器部署在工作，散步，购物，社交和放松的地方是连接和数字化的实体。目标是使这些设备和传感器能够在其操作，输出和产品方面具有智能。这些要素在我们的个人，社会和专业环境中大量部署在他们的决策，交易和行为中必须具有认知和认知。数字化的实体有权收集在其环境中生成的多结构数据，清洁和关键，以实时发射可行的见解。普通的工件和文章与技术驱动的实时数据捕获，存储，处理和发音的力量进行了数字化，连接和智能。数字化和数字化技术和工具在将原始数据转换为信息和知识方面派上用场。人工智能（AI）是最有效，最深刻和相关的技术范式，可以简化，简化和加快将批处理和流数据分流为有用知识的过程。边缘AI的开创性概念（替代边缘智能，设备数据处理等）是两种强大技术的融合：边缘计算和人工智能。
机电一体化中的计算智能技术
责任/免责声明的限制，而出版商和作者在准备这项工作方面都尽了最大的努力，但他们对这项工作内容的准确性或完整性没有任何代表或保证，并特别否认所有保证，包括无限制地暗示对特定目的的暗示保证。销售代表，书面销售材料或此工作的促销报表不得创建或扩展保修。在这项工作中将组织，网站或产品作为引用和/或潜在信息来源的事实并不意味着出版商和作者认可组织，网站或产品可能提供或建议的信息或服务。这项工作的出售是为了了解出版商没有从事专业服务。此处包含的建议和策略可能不适合您的情况。您应该在适当的情况下咨询专家。出版商和作者都不应对任何利润损失或任何其他商业损失（包括但不限于特殊，附带，结果或其他损害）负责。此外，读者应意识到，这项工作中列出的网站可能已经改变或消失了这项工作的写作和阅读时。
使用机器学习技术的假新闻检测
摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
基于人工智能的 COVID-19 检测药物发现技术 ■ 120
药物发现是寻找治疗新疾病的药物的过程。它涉及靶标识别、靶标验证、先导化合物识别和先导化合物优化。识别对疾病有特定功能的蛋白质称为靶标识别。根据发明人的思维过程验证靶标称为靶标验证。针对靶标蛋白识别最佳化合物的过程称为先导化合物识别。先导化合物优化是确保化合物具有与药物相关的特性的过程。发明人必须确保所识别化合物的生物利用度、特异性和毒性。用动物测试化合物以检查化合物反应的过程称为临床前测试。图 1 解释了药物发现和开发时间表。
高级色谱技术和应用
“分离科学：高级色谱技术和应用”探究了复杂的色谱世界，这是一种在许多科学学科中使用的重要分析技术。这本综合书籍旨在迎合新手学习者和经验丰富的从业者，对色谱法的原理，方法和尖端应用提供深入的了解。在其核心上，色谱是一种强大的方法，用于分离，识别和量化混合物中的组件。“分离科学”精心涵盖了控制色谱过程的基本原理，为读者提供了对各种色谱技术至关重要的基本吸附，分区和离子交换基本机制的坚实基础。这本书的结构是指导读者通过色谱的进行性探索。它首先是对色谱的历史发展的介绍，从简单的纸色谱法到成熟的高性能液相色谱（HPLC）和气相色谱法（GC）技术的发展。这种历史背景不仅突出了该领域的进步，而且强调了现代科学研究中关键作用色谱作用。在随后的部分中，本书深入研究了不同类型的色谱法。详细探讨了每种类型，包括液相色谱，气相色谱，薄层色谱（TLC）和亲和色谱法。本书的很大一部分专门用于高级色谱技术。清楚地解释了每种技术背后的原理，重点是分析物与固定阶段和移动阶段之间的相互作用。本节具有详细的插图和图表，可以增强读者对复杂概念的理解。它涵盖了最近彻底改变该领域的创新和技术进步。主题，例如超高液体色谱（UHPLC），二维色谱法以及色谱与质谱（LC-MS和GC-MS）的整合。这些高级技术具有实用的见解，包括对提示和最佳实践进行故障排除，以优化分离效率和解决方案。“分离科学”还强调了色谱在各个行业中的实际应用。本书探讨了如何用于药物开发和质量控制的药物色谱法，环境科学进行污染物分析，食品和饮料行业，以确保安全性和真实性以及用于蛋白质和肽分析的生物技术。案例研究和现实世界的例子说明了色谱法对解决复杂的分析问题的影响，突出了其在科学研究和行业中的不可或缺性。此外，该书解决了色谱中的未来趋势和挑战。它讨论了提高色谱方法的速度，灵敏度和选择性的持续努力。的新兴区域，例如绿色色谱法，该区域的重点是减少色谱过程的环境影响。“分离科学：高级色谱技术和应用”是化学，生物化学和相关领域的学生，研究人员和专业人员的重要资源。对色谱的理论和实践方面的透彻覆盖范围，对于那些寻求掌握这种基本分析技术的人来说，它是一个有价值的参考。与历史观点，详细的技术内容和实用应用见解相结合，本书是色谱学动态和不断发展的领域的综合指南。
探索 DNA 操作的先进技术
DNA 测序：DNA 测序是一种用于确定 DNA 分子中核苷酸顺序的技术。DNA 测序有几种方法，包括桑格测序、下一代测序 (NGS) 和单分子实时 (SMRT) 测序。桑格测序是一种广泛使用的方法，涉及使用荧光标记的脱氧核苷酸，当其掺入生长的 DNA 链中时会终止 DNA 合成。终止的片段通过凝胶电泳分离，并通过分析荧光信号的颜色来确定序列。NGS 是一种高通量方法，可以同时对数百万个 DNA 片段进行测序。SMRT 测序涉及使用单个 DNA 分子，对其进行实时测序。
